改进Elman神经网络的综合气象短期负荷预测

发布时间：2017-05-23 06:24

  本文关键词：改进Elman神经网络的综合气象短期负荷预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于地区电网负荷受气象因素影响较大,提出了综合考虑气象因子的处理方法。该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点。同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于Elman动态神经网络的短期负荷预测模型,并对该模型的激励函数和网络结构进行改进。改进后的模型考虑了电网的动态特性,减少了神经网络输入量,增强了负荷预测模型的适应性。采用杭州地区实际数据对提出的方法和模型进行验证,结果显示该方法和模型能明显提高负荷预测精度,表明该方法和模型是实用有效的。
【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;
【关键词】： 短期负荷预测 Elman神经网络 综合气象因子 激励函数 双隐含层
【分类号】：TM715
【正文快照】： 0引言电力系统短期负荷预测是电力系统运行调度中一项非常重要的内容,是电力市场的重要组成部分,是电力系统安全、稳定、经济运行的保障和基础。短期负荷预测的精度直接影响到电力系统的经济效益[1],因此,提高短期负荷预测精度的研究具有重大意义。目前在电力系统短期负荷预

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本文编号：387050